Summer storms trigger soil N<sub>2</sub>O efflux episodes in forested catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change and climate‐driven feedbacks on catchment hydrology and biogeochemistry have the potential to alter the aquatic versus atmospheric fate of nitrogen (N) in forests. This study investigated the hypothesis that during the forest growth season, topography redistributes water and water‐soluble precursors (i.e., dissolved organic carbon and nitrate) for the formation of gaseous N species. Soil nitrous oxide (N2O) and nitrogen (N2) efflux and soil physical and chemical properties were measured in a temperate forest in Central Ontario, Canada from 2005 to 2010. Hotspots and hot moments of soil N2O and N2 efflux were observed in topographic positions that accumulate precipitation, which likely triggered the formation of redox conditions and in turn intercepted the conversion of nitrate N flowing to the stream by transforming it to N2O and N2. There was a strong relationship between precipitation and N2O efflux (y = 0.44x1.22, r2 = 0.618, p < 0.001 in the inner wetland; y = 1.30x1.16 r2 = 0.72, p < 0.001 in the outer wetland) and significantly different N2:N2O ratios in different areas of the wetland (19.6 in the inner wetland and 10.1 in the outer wetland). Soil N2O + N2 efflux in response to precipitation events accounted for 16.1% of the annual N input. A consequence of the higher frequency of extreme precipitation events predicted under climate change scenarios is the shift from an aquatic to atmospheric fate for N, resulting in a significant forest N efflux. This in turn creates feedbacks for even warmer conditions due to increased effluxes of potent greenhouse gases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».